1.扣子（Coze）是什么？
下面是官方文档里的介绍：
扣子是新一代 AI 应用开发平台。无论你是否有编程基础，都可以在扣子上快速搭建基于大模型的各类 Bot，并将 Bot 发布到各个社交平台、通讯软件或部署到网站等其他渠道。
扣子官网
稍微解释一下，Coze 是字节跳动旗下一款面向C端用户的智能体开发平台，中文名为“扣子”。在扣子平台，可以通过零代码或低代码的方式快速搭建基于 AI 大模型的各类智能体应用，并将它们部署到其他网站平台上，也可以通过API将Coze平台的智能体与现有系统集成。
Coze网站是：
国内：coze.cn
海外：coze.com（需翻墙）
2.扣子（Coze）能用来做什么？
扣子平台上的智能体被称为Bot，它可以是各种类型的聊天机器人，除了简单的对话，通过扣子的插件和工作流等机制，还可以实现相对复杂的业务流程，比如内容创作、数据分析以及各种类型的文档处理等，还可以制作小游戏。在扣子平台的Bot商店里，有用户创建的各种Bot。
由于对话是与Bot交互的最主要也最基本的方式，所以我们可以简单粗暴地将这些Bot统称为聊天机器人，但是不同的聊天机器人所提供的功能和适用场景是不一样的。从应用场景的角度，参考Coze平台的标签，我们尝试对这些Bot进行一个简单的分类：
- 聊天机器人：基于各种大模型简单套壳的机器人，没啥特别的。
- 互联网运营：比如，爆款文案、抖音、小红书文案生成，平台上这类Bot已经烂大街了。另外还可以通过插件自动抓取分析抖音、小红书爆款视频、热帖等内容、以及生成对标内容等
- 效率工具：比如思维导图生成、Excel助手、PPT生成、数据分析及图表生成等。
- 内容写作：比如写小说、写诗、写论文、写行业分析报告等，还可以生成插图，语音阅读。
- 设计类：如图标、海报、图片生成，修图、扣图等
- 学习类：比如英文学习、翻译，编程，各年级、各学科解题助手等。
- 虚拟角色：比如虚拟男女友等，即扮演特定角色的聊天机器人，当然可以支持多模态（语音、图片等），也可以结合工作流将一些工作岗位自动化。
- 垂直搜索：不同行业的垂直搜索工具，比如工商信息、招聘信息、新闻搜索信息流等。
- 智能客服：Coze上比较多的是微信公众号自动应答机器人，可能更适合个人或小团队，对于有一定规模的公司，应该都有客服团队或自建客服系统，似乎也没有必要迁移到公域，这也跟Coze平台C端定位有关。
- 游戏娱乐：比如剧本杀、看图猜词等。
这些类别是针对平台上众多Bot的特征进行一个粗略归纳，从中我们可以大致了解Coze能做什么。这些分类并没有覆盖全部Bot类型，也不符合MECE（不重不漏）原则，有些Bot可以归属到多个类别。目前平台自身也没有一套详尽的分类体系。这是因为大模型是一种新技术，基于大模型的智能体也将会带来新的应用形态，而上述分类是基于过往的应用形态来总结的。举一个例子，在智能手机出现之前，我们的知识体系里是没有智能手机这个类别的，以前的手机是功能机。在智能机出现之前，我们有PC、有数码相机、有功能手机（短信&电话）、有GPS终端、有指南针、陀螺仪等各种设备，但是没有“智能手机”这个概念，而智能手机将前面各种终端设备的能力融为一体。智能手机最终取代了功能手机，虽然现在都叫手机，但是“手机”这一概念的内涵，在智能机出现之前和之后，已经发生了翻天覆地的变化。
未来的智能体形态，也是同样的道理。关于智能体的形态，可以参考《AI智能体的6种形态》这篇文章。
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3.扣子（Coze）提供了哪些基础能力？
下面是扣子平台的Bot智能体编排页面截图，我们对照这个页面逐条说明。
大模型推理
作为一个AI智能体平台，最基础的能力当然是大模型推理能力。除了字节自己的大模型“豆包”之外，扣子上还有阿里的通义千问、智谱GLM、MiniMax、月之暗面Moonshot、百川等大模型。简单说明一下，大模型本身是一个二进制文件，要想调用大模型的能力，必须要有相应的运行环境和资源。Coze在云端部署了这些大模型，我们可以直接调用这些大模型的推理能力来搭建自己的Bot，并能够随时切换模型。此外，通过调用插件还可以使用更多的大模型。
编写提示词
提示词是用户跟大模型交互的接口，也称为指令。之前也提到，提示词是开发大模型智能体的“编程语言”，所以这也是AI智能体平台的基础能力。扣子平台上的提示词称为“人设与回复逻辑”。关于编写提示词的方法可以参考这篇文章《提示词工程的原则、方法和实践》。
知识库
训练好的大模型，其本身的知识是静态的，如果用户提出的问题超出了大模型的知识范围，它可能会出现幻觉、胡说八道。为了解决这个问题，就有了知识库，以外挂方式给大模型增加新的知识。知识库是RAG的一种实现方式，它可以根据用户的提示词在知识库中检索相关数据，然后将返回的数据连同提示词一起发送给大模型，从而让大模型避免幻觉、生成更好的结果。Coze的知识库支持文本、表格、照片三种类型，且支持本地上传、在线抓取、飞书导入、手工直接录入等多种方式。
记忆
大模型本身只支持一问一答的交互方式、其本身是没有记忆的，市面上的聊天机器人之所以能够进行顺畅的对话，是因为在应用层增加了聊天记录的记忆能力。Coze的记忆支持变量、数据库和长期记忆（聊天内容）三种：
**变量**：类似于编程语言中的变量，它可以（通过提示词）由大模型赋值并进行读取，也可以在工作流中读取或写入。它的作用范围是用户维度的，不同于编程语言中的变量有生命周期，Bot的变量是长期存在的。
**数据库**：跟传统的关系数据库类似，可以定义数据表。
**长期记忆**：表示聊天对话内容特征，这个数据是由扣子后台存储和处理，对开发者不透明，开发者可以选择打开和关闭。
插件
大模型本身的能力是根据指令生成响应，但不能和外界环境交互，这会限制它的应用场景。通过使用插件，可以让智能体跟外界交互，从而扩展大模型的应用范围。例如查询天气、抓取网页、发送短信、生成文档、运行代码等。扣子的插件商店里有各种插件，包括官方的以及第三方开发者发布的，当然也可以自己开发。目前插件基本都是免费的，以后可能会有收费模式。
工作流
在扣子上搭建Bot，对于简单的功能，一般通过编写提示词就可以搞定。而对于比较复杂的功能，扣子提供了工作流能力。工作流支持通过可视化的方式，对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排，例如旅行规划、报告分析等。
工作流和插件的区别是：插件是封装好的，对外暴露API，内部实现通常不需要关注，我们可以通过指令让Bot直接调用它的接口；而工作流是一套可复用的流程，它的内部实现通常是需要我们关注的。扣子平台上也有一个工作流商店，我们既可以使用平台已有的工作流，也可以根据需要编排自己的工作流。
图像流
图像流是扣子新推出的能力，与工作流类似，支持通过可视化的方式，对图像获取、生成、编辑和发布等功能进行组合，从而实现稳定的图像处理流程的编排。
触发器
在Bot中，支持创建触发器，包括定时执行和外部事件触发两种触发方式。触发器可以执行三种任务：给机器人发送提示词、调用插件、调用工作流。
消息卡片
扣子支持在豆包和飞书平台上使用自定义卡片来回复用户消息，让回复内容更加美观和个性化。
多Agent
Bot可以采用单Agent模式，也可以采用多Agent模式，每个Agent相当于是一个智能体，可以设置不同的提示词和模型配置参数，多个Agent可以相互配合，共同完成对用户的响应。
其它个性化设置
在Bot上还可以设置开场白、用户问题建议，快捷指令、背景图片、语音交互等个性化能力。
4.在Coze上创建智能体的三种方法
扣子官方文档中，介绍了3种创建Bot的方法。不管哪一种方法，都需要先在扣子官网（https://www.coze.cn/home）注册一个账号（不赘述）。这三种方法中，前两种方法适合小白用户快速上手，第三种方法适合有一定经验的用户。
方法1：从平台预置的Bot中复制一个并修改
1. 访问Bot 商店，选择“**公开配置**”页签。
2. 选择一个目标Bot并打开，点右上角的**复制**。
3. 在弹出的对话框中，设置 Bot 名称并选择 Bot 的所属团队，确定。
4. 你可以在新打开的配置页面修改复制的 Bot 配置。
方法2：使用扣子助手创建Bot
1. 打开扣子首页（https://www.coze.cn/home），进入到**扣子助手**页面。
2. 直接输入“**我想创建一个 Bot**”，然后根据引导自动创建一个属于你的 Bot。
方法3.手动创建一个Bot
具体步骤在下一部分“用Coze搭建智能体的完整步骤”中详细介绍。
5.用Coze搭建智能体的完整步骤
我们用一个简单的示例来说明，用Coze搭建智能体的完整步骤。这个实例是将上一篇文章《AI大模型&智能体领域100个名词术语含义》的内容，做成一个问答机器人。
- 在扣子首页，点左上角的“创建Bot”。
- 在弹出的对话框中，选工作空间、输入Bot名称和介绍，图标可以自己上传或由AI生成，确认。
- 进入Bot编排页面，默认的模式是单Agent，默认模型是豆包Function call，先保持默认值，后续可以根据需要调整。
- 在左边“人设与回复逻辑”下面，输入你想让大模型扮演的角色和完成的任务，点优化，AI会自动帮你完善提示词，不满意还可以重试，当然你也可以自己手写。如果满意，点“使用”即可。
- 在中间的“对话体验-开场白”下面，我们可以输入开场白文案和预置问题，这是用户打开Bot后，第一眼看到的Bot欢迎信息。同样，我们让AI自动生成即可，不满意可以重试或自己修改。
- 现在，在右边的“预览与调试”窗口可以看到开场白了，可以输入或随便点个预置问题测试一下效果。
- 接着，我们再问一个问题。
- 由于大模型的知识是静态的，它并不知道可灵是快手近期发布的视频生成大模型，为了解决这个问题，接着我们给它增加一个搜索插件。点插件后面的+号，在弹出的窗口中选择必应搜索并添加。
bingWebSearch这个插件接口有3个入参，最主要的query参数:
- 添加插件之后，我们还要修改提示词，告诉大模型何时来调用这个插件。
在提示词中，我们要求大模型在调用插件接口时，将用户输入加上固定的“大模型”前缀作为搜索query，以便搜索结果跟“大模型”相关。其中，${{user_input}}代表用户输入的问题，大模型在调用插件时会自动将它替换成实际值。 - 再重新问一次刚才的问题。可以发现这次它的回答中，调用了必应搜索，返回了搜索结果，并在下面给出了正确的回答。
- 如果对调试结果比较满意，最后一步就是“发布”了，点右上角的“发布”按钮，选择发布平台，默认可以直接发布到扣子商店和豆包，其它支持的平台包括：飞书、抖音、微信、掘金等，需要授权。另外，扣子还支持发布成Web API，这样我们在任何系统中都可以通过API来调用Bot了。API的发布方式，可以参考官方文档。
以上是一个很简单的示例，演示了在扣子上搭建Bot智能体的基本步骤和插件的使用。其它如工作流、知识库、变量等更多玩法，大家可以自行探索。
演示的这个Bot，可以通过以下地址访问：
https://www.coze.cn/store/bot/7382233779957448730?panel=1
6.结论
本文对扣子（Coze）智能体平台进行了简单介绍，包括扣子的基本概况、Bot的应用场景、扣子平台的基本能力、在扣子上搭建智能体的方法和步骤，后续会逐步分享扣子的其它玩法。个人感觉目前大模型智能体生态还处于蛮荒的起步阶段，相对于移动App、微信小程序等生态所要求的开发能力及复杂审核机制，在扣子上搭建一个智能体门槛还是比较低的，扣子的基础能力和体验相对还不错，大家有兴趣可以尝试一下。
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